如何使用 Pandas 计算跨多列的行中的值？答案

【问题标题】：How to count values in rows across multiple columns with Pandas?如何使用 Pandas 计算跨多列的行中的值？
【发布时间】：2019-06-05 20:29:26
【问题描述】：

我是 Python 新手。我将不胜感激有关此方法的任何建议。

我在 python 中使用 pandas，并且有一个像这样的数据框（csv 文件），但有 195 列和约 300 个人。

Index  IID    Sex    Disease 1   Disease 2  Disease 3

0      001     F     Absent        Absent   Present  
1      002     M     Absent        Absent   Present   
2      003     M     Present       Absent   Present

我想计算患有每种疾病的人数，这意味着我需要计算 195 列中的值“Present”。然后我想按性别分组计数。我该怎么做？

我能做的最好的事情是：GROUP=df1.loc[:,["SEX","Disease1","Disease2", "Disease3"].groupby('SEX') GROUP.count()，但这只是计算了按性别分组的指定列中的所有条目。我不知道如何做同样的事情，但只计算每行上具有“Present”值的条目，或者至少计算行上每个值的条目数（“Present”、“Absent”、“ Unable_to_Code”）。

【问题讨论】：

试试df[(df.filter(like='Disease')=='Present').all(1)].groupby('Sex')['IID'].size() 如果我有更多数据，我可以验证和验证。
非常感谢您的回复！我得到了这个：“系列（[]，名称：IID，dtype：int64）”但不知道为什么。 “size()”和“count()”有什么区别？

标签： pandas group-by count multiple-columns rows

【解决方案1】：

这是我想出的解决方案：

pd.merge(df['Sex'].to_frame(), df.filter(like='Disease')[df.filter(like='Disease') == 'Present'], left_index=True, right_index=True).groupby('Sex').count()

【讨论】：

非常感谢您！这解决了我头撞墙这么久的问题！！！今晚我终于可以睡觉了！谢谢！